前言
一开始我还是java和c++的忠实用户，对python多少有点轻视，但很快就发现我错了，python没有java和c++那样严格的各种语法和格式要求，可以说是非常简易的。而且python有着大量的第三方库，可以轻轻松松用十几行代码实现各种各样的功能，代码写起来还是比c++和java轻松许多的。最近也在学习python里的一些第三方库，就写篇文章记录一下学习成果和笔记吧。
环境配置
我的开发环境是python3.8+pycharm，这次主要用到的包就是mediapipe和opcv-python，怎么下载这两个包我就不说了，如果有不会的可以自行百度。下面就先简单介绍一下这两个包吧，（只是简单介绍一下这些包在这个案例里要干什么以及可以干什么，具体的我也不是太了解了）。
MediaPipe
MediaPipe 是一款由 Google Research 开发并开源的多媒体机器学习模型应用框。我们可以直接获取到谷歌已经训练好的识别模型，通过接口调用对图片或视频里的人进行手部、脸部或者身体骨架的识别，这些模型我们也可以使用自己的数据进行训练，这里不再多说。在这个案例里面我们要使用手部检测的模型。
首先我们先看一下GitHub上这部分的文档上的示例代码。
#导入opencv-python的cv2模块
import cv2
#导入mediapipe模块
import mediapipe as mp
#获取绘制特征点的工具类
mp_drawing = mp.solutions.drawing_utils
#这个应该是设置绘制时的样式的
mp_drawing_styles = mp.solutions.drawing_styles
#获取手部识别模型的类
mp_hands = mp.solutions.hands